By completing this beginner-friendly course, learners will be able to set up Python environments, manipulate data using NumPy, and create insightful visualizations with Matplotlib and Seaborn. Designed for those starting their journey in Artificial Intelligence, the course ensures students build a strong computational foundation before progressing to advanced AI concepts.
AI Foundations with Python: Build & Visualize
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AI Foundations with Python: Build & Visualize
Ce cours fait partie de Spécialisation Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Set up Python environments with Anaconda and Jupyter.
Manipulate and analyze data efficiently using NumPy.
Create clear, insightful visualizations with Matplotlib & Seaborn.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Visualization
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Histogram
- Catégorie : Development Environment
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Box Plots
- Catégorie : Heat Maps
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Seaborn
- Catégorie : Scatter Plots
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces learners to the fundamental tools required for Artificial Intelligence development in Python. Students will begin by setting up their environment with Anaconda Navigator and Jupyter Notebook, ensuring a smooth workflow for AI projects. The module then dives into NumPy, a core library for scientific computing, covering array creation, indexing, selection, and filtering techniques. By the end of this module, learners will have the ability to manipulate data efficiently and build a strong computational foundation essential for AI applications.
Inclus
7 vidéos3 devoirs1 plugin
This module focuses on transforming raw data into meaningful visuals using Python’s powerful visualization libraries. Students will begin by exploring Matplotlib for creating fundamental plots such as line, bar, and histogram charts. They will then advance to Seaborn, a high-level visualization library, to generate aesthetically pleasing statistical graphs, including heatmaps and box plots. The module concludes with hands-on work in scatter plots and practical Seaborn applications, equipping learners with the skills to interpret and communicate AI data insights effectively.
Inclus
10 vidéos4 devoirs
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Statut : PrévisualisationKorea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
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